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English(EN) How to Run LFM3-1.7B Locally in 1 GB: The Qwen3.5-9B Win Rests on 4 Benchmarks

Liquid AI 的 LFM3-1.7B 模型可装入 1GB，声称在基准测试中胜过 Qwen3.5-9B

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Liquid AI 发布了 LFM3-1.7B，这是一款新的 17.3 亿参数文本模型，可以装入 1 GB 内存并处理高达 256K 个 token 的上下文。虽然 Liquid AI 自行进行的基准测试表明 LFM3-1.7B 在平均水平上优于 Qwen3.5-9B，但这一说法取决于放弃四项特定基准测试，之后 Qwen3.5-9B 处于领先地位。该模型专为代理框架内的工具调用而设计，可通过 Ollama、llama.cpp、LM Studio 和 MLX 在本地执行。 AI

影响 能够在低资源设备上运行功能强大的大型语言模型，可能扩展本地 AI 应用。

排序理由 该项目描述了一个新模型发布及其技术规格，包括基准性能声明。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Liquid AI 的 LFM3-1.7B 模型可装入 1GB，声称在基准测试中胜过 Qwen3.5-9B

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Alan West ·

    如何在1GB内存中本地运行LFM3-1.7B：Qwen3.5-9B在4项基准测试中获胜

    <p>Liquid AI's own benchmark table puts LFM3-1.7B, its new 1.7B text model, ahead of Qwen3.5-9B on average. It fits in about 1 GB at 4-bit, reads 256K tokens of context, and was post-trained for tool calling inside agent harnesses. The same model card tells you not to use it for …

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